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作者：谭俊毅;陈炳权;陈慧娟;荆博;
单位：吉首大学通信与电子工程学院;
摘要：由于秦简长期埋于地下，其表面受雨水侵蚀，因此在挖掘过程出现大量残简、断简。针对简牍上文字模糊不清、字体结构信息缺失的问题，文中提出一种基于改进条件扩散模型的残简文字修复方法，通过优化噪声估计网络，捕获秦简文字的全局结构信息和局部纹理细节，从而得到更好的图像修复效果。在优化网络中，首先，引入一个双信息输入的空间通道重建残差模块，提高修复的纹理清晰度；其次，引入全局上下文网络（GCNet），将局部纹理特征传播到全局，解决相隔较远文字像素间依赖关系较弱的问题，使修复后的文字结构更加完整。在自制秦简文字数据集上与其他图像修复模型进行比较，仿真结果表明：所提方法在主观视觉上达到了较好的效果，峰值信噪比和结构相似性分别达到了34.12 dB和97.8%，相比较于扩散模型Palette分别提高了1.68 dB和0.6%，修复效果满足考古工作者、文字学专家及历史学家的视觉需要。
关键词：秦简文字;;图像修复;;扩散模型;;空间通道重建卷积;;噪声估计网络;;注意力机制
基金资助：国家自然科学基金资助项目(62141601);国家自然科学基金资助项目(62466020);; 湖南省教育厅课题重点资助项目(21A0326);; 吉首大学研究生科研创新项目资助(TXJD202304)
